【技术实现步骤摘要】
音乐情感识别方法和系统、电子设备、存储介质
[0001]本申请涉及数字医疗
，尤其涉及一种音乐情感识别方法和系统、电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]在数字医疗领域的音乐治疗智能场景中，选择所需情感类型的音乐片段能够为精神疾病类或神经康复类等病症的治疗起到辅助作用。目前，音乐情感识别技术是利用计算机分析和处理给定音乐片段的特征，以识别出该音乐片段所包含的情感信息的技术手段，且通过音乐情感识别技术识别出不同音乐片段的情感类型，能够更好地实现在音乐治疗的智能场景中的辅助作用。然而，现有的音乐情感识别方法对音乐片段情感类别的识别存在一些弊端，例如，对于不同的音乐类型构成的数据集，由于乐符的编排和编曲方法构成的数据集存在较大差异，现有的音乐情感识别方法难以学习到整个音乐的音符流向对整曲情感上的影响，使得对音乐片段情感类别的识别精度降低。因此，如何提高对音乐片段情感类别的识别准确率，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种音乐情感识别方法和系统、电子设备、存...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种音乐情感识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取音频样本集，所述音频样本集包括样本音频文件和所述样本音频文件的初始情感标签；将所述样本音频文件输入至预先训练的音频转录模型进行格式标准化处理，得到音频符号乐谱；将所述样本音频文件和所述音频符号乐谱输入至预构建的初始识别模型，所述初始识别模型包括音频识别子模型和符号识别子模型；通过所述音频识别子模型对所述样本音频文件进行音频特征提取，得到音频域特征；通过所述符号识别子模型对所述音频符号乐谱进行符号特征提取，得到符号域特征；根据所述音频域特征和所述符号域特征对所述样本音频文件进行情感分类，确定所述样本音频文件的预测情感标签；根据所述预测情感标签和所述初始情感标签对所述初始识别模型进行参数调整，得到音乐情感识别模型；获取待识别的目标音频文件，将所述目标音频文件输入所述音乐情感识别模型进行情感识别处理，得到情感识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述音频识别子模型包括音频预处理模块和音频特征提取模块，所述通过所述音频识别子模型对所述样本音频文件进行音频特征提取，得到音频域特征，包括：通过所述音频预处理模块对所述样本音频文件进行频谱转换，得到目标样本频谱；通过所述音频特征提取模块对所述目标样本频谱进行频谱特征提取，得到所述音频域特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述符号识别子模型包括符号预处理模块和符号特征提取模块，所述通过所述符号识别子模型对所述音频符号乐谱进行符号特征提取，得到符号域特征，包括：通过所述符号预处理模块对所述音频符号乐谱进行音符嵌入处理，得到样本音符序列；通过所述符号特征提取模块对所述样本音符序列进行序列特征提取，得到所述符号域特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述符号预处理模块对所述音频符号乐谱进行音符嵌入处理，得到样本音符序列，包括：对所述音频符号乐谱中的每个音频符号进行信息提取，得到每个所述音频符号的音符信息，所述音符信息包括音符时间信息、音符力度信息和音符音高信息；获取每个所述音频符号在所述音频符号乐谱的位置信息；根据所述位置信息对所述音符时间信息进行排列，得到第一音符序列；根据所述位置信息对所述音符力度信息进行排列，得到第二音符序列；根据所述位置信息对所述音符音高信息进行排列，得到第三音符序列；对所述第一音符序列、所述第二音符序列和所述第三音符序列进行合并，得到样本音符序列。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述初始识别模型还包括特征
融合子模型和分类器，所述根据所述音频域特征和所述符号域特征对所述样本音频文件进行情感分类，确定所述样本音频文件的预测情感标签，包括：通过所述特征融合子模型对所述音频域特征和所述符号域特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张旭龙，王健宗，茹港徽，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。